import argparse

import cv2
import numpy as np
import myutils
from imutils import contours

# 设置参数 用于解析接收命令行的参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")
ap.add_argument("-t", "--template", required=True, help="path to template OCR-A image")
args = vars(ap.parse_args())

# 指定信用卡类型
FIRST_NUMBER = {
    "3": "American Express",
    "4": "Visa",
    "5": "MasterCard",
    "6": "Discover Card"
}


# 绘图展示
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


################处理模板######################
#####将0-9的模板从大的模板上扣下来, 并和对应数字建立关系
# 读取模板图片
img = cv2.imread(args["template"])
cv_show('模板', img)

# 将模板转成灰度图
ref = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('灰度模板', ref)

# 灰度图二值处理 超过10的设置成255(白色)否则设置为0(黑色) 然后再反转
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cv_show('二值模板', ref)

# 计算轮廓
# cv2.findContours() 函数接收的参数为二值图, 即黑白的(不是灰度图)
# cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓
# cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 只保留终点坐标
# 返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓
ref_, refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓 -1表示绘制全部轮廓
cv2.drawContours(img, refCnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('img', img)
# 打印一下shape值, 10个数字有是10个轮廓,
print(np.array(refCnts, object).shape)
# 获取到轮廓之后, 给轮廓进行排序, 做出数字和轮廓的对应关系, 排序: 从左到右   得到排序后的轮廓列表
refCnts = myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]
# 遍历轮廓, 轮廓的索引就是轮廓对应的数字
digits = {}  # 存储截取下来的数字模板, key为数字, value为对应的图片
for (i, c) in enumerate(refCnts):
    # 计算外接矩形并设置成合适的大小
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    # 在模板上截取数字的区域
    roi = ref[y:y + h, x:x + w]
    # 调整数字图片的大小
    roi = cv2.resize(roi, (57, 88))

    # 每一个数字对应一个模板
    digits[i] = roi

##################预处理图像#########################

# 初始化卷积核, 先要识别的区域是多大的的就可以设置成多大的
rectKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 3))
sqKernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 读取输入图像, 预处理
image = cv2.imread(args['image'])
cv_show('image', image)
# 重新设置图像的大小,之前图片太大
image = myutils.resize(image, width=300)
# 将图片设置成灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show('gray', gray)

# 礼帽操作, 突出更明亮的区域(明亮的细线,点之类的区域), 去除大块的杂乱背景
# 礼帽操作会用原始图像 - 开运算结果(先腐蚀后膨胀)
# 礼帽操作可突出图片的细节, 细微区域和边缘. 做开运算 先腐蚀,再膨胀, 会将比较细的区域去除掉, 原图像减去开运算结果, 会保留这些线条比较亮的细线条区域. 大块的区域,图案相减之后会变成0, 成为黑色, 被去除掉
tophat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, rectKernel)
cv_show('tophat', tophat)
# Sobel算子 计算图像梯度, 检测边缘
# ddepth=cv2.CV_32F 输出图像的深度为32位浮点型, 使用32位浮点数来保存图像数据更准确, 可以避免数据丢失和精度的损失
gradX = cv2.Sobel(tophat, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0,  # ksize=-1相当于用3*3的
                  ksize=-1)

# 边缘取绝对值, 然后做归一化处理
# 边缘检测的结果可能会产生负值, 要取结果的绝对值
# 边缘检测止呕的结果有可能会超过0-255, 对结果进行归一化处理, 将结果映射到0-255之间
# 计算最大值和最小值, 计算当前值在最大值和最小值 差值之间的比例 再成255 就把当前值先行映射到了0-255之间
gradX = np.absolute(gradX)
(minVal, maxVal) = (np.min(gradX), np.max(gradX))
gradX = (255 * ((gradX - minVal) / (maxVal - minVal)))
# 将结果转为无符号8位整数, 更方便在OpenCV中展示和储存
gradX = gradX.astype("uint8")

print(np.array(gradX).shape)
cv_show('gradX', gradX)

# 为了将识别的数组分块, 四个数字为一块, 可以做闭操作, 先膨胀,再腐蚀, 让细小的区域连成一块
# 通过闭操作（先膨胀，再腐蚀）将数字连在一起
gradX = cv2.morphologyEx(gradX, cv2.MORPH_CLOSE, rectKernel)
cv_show('gradx', gradX)
# 二值化处理, 让线稿检测的区域和不想要检测的区域差异更大
# THRESH_OTSU 会自动寻找合适的阈值，适合双峰，需把阈值参数设置为0, 双峰表示图像中有两个明显的灰度值 (到这里图像已经没有乱七八糟的背景的干扰)
# 交给opencv去估算阈值, 二值化处理的色块中间如果还有一些细小的黑条, 可以再执行闭操作, 先膨胀再腐蚀, 让亮块连成一片
thresh = cv2.threshold(gradX, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 再来一个闭操作, 闭操作会去除亮块内的暗条纹, 突出整个liangkuai
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, sqKernel)  # 再来一个闭操作
cv_show('thresh', thresh)

# 计算轮廓, 获取亮块的轮廓,
thresh_, threshCnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                                                  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓到原图像, 现在的轮廓不只是四块卡号的轮廓, 还有一些其他干扰的字和图标的轮廓, 需要排除掉这些轮廓
# 筛选方案: 可以绘制轮廓的外接矩形, 根据矩形的长宽比, 筛选出需要的轮廓
cnts = threshCnts
cur_img = image.copy()
cv2.drawContours(cur_img, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_show('img', cur_img)
locs = []

# 遍历轮廓 --> 进行筛选
for (i, c) in enumerate(cnts):
    # 计算矩形
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    ar = w / float(h)

    # 选择合适的区域，根据实际任务来，这里的基本都是四个数字一组
    if ar > 2.5 and ar < 4.0:

        if (w > 40 and w < 55) and (h > 10 and h < 20):
            # 符合的留下来
            locs.append((x, y, w, h))

# 将符合的轮廓从左到右排序 --> 之后在大轮廓中识别出小轮廓, 将小轮廓和0-9的轮廓进行对比, 识别出数字
locs = sorted(locs, key=lambda x: x[0])
output = []

# 遍历每一个轮廓中的数字
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
    # initialize the list of group digits
    groupOutput = []

    # 根据坐标提取每一个组
    group = gray[gY - 5:gY + gH + 5, gX - 5:gX + gW + 5]
    cv_show('group', group)
    # 预处理
    group = cv2.threshold(group, 0, 255,
                          cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    cv_show('group', group)
    # 计算每一组的轮廓
    group_, digitCnts, hierarchy = cv2.findContours(group.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                                                    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    digitCnts = contours.sort_contours(digitCnts,
                                       method="left-to-right")[0]

    # 计算每一组中的每一个数值
    for c in digitCnts:
        # 找到当前数值的轮廓，resize成合适的的大小
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        roi = group[y:y + h, x:x + w]
        roi = cv2.resize(roi, (57, 88))
        cv_show('roi', roi)

        # 计算匹配得分
        scores = []

        # 在模板中计算每一个得分
        for (digit, digitROI) in digits.items():
            # 模板匹配
            result = cv2.matchTemplate(roi, digitROI,
                                       cv2.TM_CCOEFF)
            (_, score, _, _) = cv2.minMaxLoc(result)
            scores.append(score)

        # 得到最合适的数字
        groupOutput.append(str(np.argmax(scores)))

    # 画出来
    cv2.rectangle(image, (gX - 5, gY - 5),
                  (gX + gW + 5, gY + gH + 5), (0, 0, 255), 1)
    cv2.putText(image, "".join(groupOutput), (gX, gY - 15),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, (0, 0, 255), 2)

    # 得到结果
    output.extend(groupOutput)

# 打印结果
print("Credit Card Type: {}".format(FIRST_NUMBER[output[0]]))
print("Credit Card #: {}".format("".join(output)))
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
